描述。
[0024]軌道模板由線段上的等間隔dL的中心采樣點(diǎn)1，以及每個(gè)中心采樣點(diǎn)1兩側(cè)等距離d的邊側(cè)采樣點(diǎn)2構(gòu)成。兩側(cè)的邊側(cè)采樣點(diǎn)2的連線與中心采樣點(diǎn)1的連線相平行。
[0025]對軌道矢量進(jìn)行分析的圖像算法如下:
設(shè)定軌道模板的線段長度為L，以及中心采樣點(diǎn)1的間隔dL=l。
[0026]由于各軌道與各自的視頻監(jiān)控?cái)z像頭之間的相對位置均存在一定差異，因此需要設(shè)定一個(gè)軌道模板的采樣角度的范圍以及間隔，該采樣角度范圍所指的是軌道在圖像中的角度，而間隔指的是每次采樣時(shí)的角度變化。一般可取角度集合，以排除不存在的情況，提高采樣效率，例如:中心采樣點(diǎn)1的連線線段Θ e (10,80)U (100,170),且角度間隔2° ；其中的各數(shù)值可根據(jù)軌道與各自的視頻監(jiān)控?cái)z像頭之間的實(shí)際位置關(guān)系進(jìn)行選擇。
[0027]由參數(shù)L，U0，ν0),Θ建立初始線段模板，依次采集每個(gè)中心采樣點(diǎn)1和邊側(cè)采樣點(diǎn)2的圖像。對于每一個(gè)中心位置(u，v)，將軌道模板平移(u，v)，即，當(dāng)軌道模板在圖像的一個(gè)位置上完成分析以后，以其中心位置每次平移U，V)作為下一次的分析位置。
[0028]在軌道模板對圖像進(jìn)行分析時(shí)，若圖像上的局部亮條紋與中心采樣點(diǎn)1的連線所構(gòu)成的線段相吻合時(shí)，利用中心采樣點(diǎn)1兩側(cè)的邊側(cè)采樣點(diǎn)2對該亮條紋的正確性進(jìn)行論證，以避免誤報(bào)。
[0029]當(dāng)中心采樣點(diǎn)1在圖像中的平均灰度，比兩側(cè)邊側(cè)采樣點(diǎn)2在圖像中的平均灰度都大，且差值大于Tdlff=5時(shí)，則認(rèn)為該中心采樣點(diǎn)1為有效。
[0030]進(jìn)一步的，當(dāng)軌道模板上的若干中心采樣點(diǎn)1中有效的采樣點(diǎn)至少有90%時(shí)，則認(rèn)為圖像中的該局部與軌道模板匹配，也就是說，圖像中的該局部被識(shí)別為軌道。此時(shí)，將軌道模板所處的位置信息L，(u0，νΟ)，Θ所描述的線段存入矢量記錄中，該矢量記錄代表了軌道在圖像中的位置信息。
[0031]在軌道模板匹配時(shí)，只有亮條紋寬度(對應(yīng)于兩側(cè)邊側(cè)取樣點(diǎn)2之間的距離)、位置(中心采樣點(diǎn)1的連線構(gòu)成的線段的位置)和角度(中心采樣點(diǎn)1的連線構(gòu)成的線段的角度)均匹配，才識(shí)別為軌道。
[0032](6)識(shí)別圖像中運(yùn)動(dòng)物體和軌道之間的相對位置，判斷是否為列車通過軌道:由于視頻監(jiān)控?cái)z像頭所拍攝到的運(yùn)動(dòng)物體不僅僅只有列車一種，因此需要通過識(shí)別圖像中運(yùn)動(dòng)物體和軌道之間的相對位置來判斷通過軌道的是列車。
[0033]由于列車在通過軌道時(shí)，其車體會(huì)覆蓋軌道，因此利用這一特性，當(dāng)由步驟(5)所提取到的軌道矢量在圖像中逐漸縮短，同時(shí)通過光流分析到圖像內(nèi)有運(yùn)動(dòng)物體通過時(shí)，判斷該運(yùn)動(dòng)物體為在軌道上行駛的列車。那么這樣一來，便可通過視頻監(jiān)控的方式判斷軌道上是否有列車通過。在具體使用時(shí)，可通過設(shè)定的光流與軌道分析閥值判斷是否有列車通過，即設(shè)定圖像中軌道矢量縮短的量，只有軌道矢量縮短了一定量以后，才會(huì)判斷有列車通過。
[0034]綜上所述，本實(shí)施例中的識(shí)別預(yù)警方法是光流法與軌道識(shí)別法相結(jié)合的一種綜合算法，同時(shí)是非接觸式的識(shí)別預(yù)警方法，其中光流法用于識(shí)別是否有運(yùn)動(dòng)物體通過，軌道識(shí)別法用于識(shí)別圖像中的軌道位置，兩者相結(jié)合用于判斷運(yùn)動(dòng)物體是否在軌道上行駛，如果運(yùn)動(dòng)物體在軌道上行駛，那么該運(yùn)動(dòng)物體即為列車。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種用于識(shí)別軌道列車通過的視頻檢測方法，用于識(shí)別軌道上是否有列車通過，其特征在于:采集所述軌道處的圖像；對采集到的所述圖像進(jìn)行軌道分析，識(shí)別出所述軌道在所述圖像中所處的位置；對采集到的所述圖像進(jìn)行光流分析，識(shí)別出有運(yùn)動(dòng)物體通過所述軌道處；結(jié)合所述軌道分析和所述光流分析的結(jié)果，識(shí)別所述圖像中所述運(yùn)動(dòng)物體和所述軌道之間的相對位置，判斷是否為列車通過所述軌道。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于識(shí)別軌道列車通過的視頻檢測方法，其特征在于:所述對采集到的所述圖像進(jìn)行軌道分析指的是，通過設(shè)置一軌道模板來分析所述圖像中所述軌道所處的位置，所述圖像中與所述軌道模板相吻合的局部被判斷為所述軌道。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種用于識(shí)別軌道列車通過的視頻檢測方法，其特征在于:所述軌道模板由若干等間隔的中心采樣點(diǎn)以及位于所述中心采樣點(diǎn)兩側(cè)等距的邊側(cè)采樣點(diǎn)構(gòu)成；當(dāng)所述圖像中的一局部與所述中心采樣點(diǎn)所構(gòu)成的連線相吻合，且滿足該局部所對應(yīng)的至少90%的中心采樣點(diǎn)在所述圖像中的灰度大于該局部兩側(cè)部分所對應(yīng)的邊側(cè)采樣點(diǎn)在所述圖像中的灰度時(shí)，判斷所述圖像中的該局部為所述軌道。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種用于識(shí)別軌道列車通過的視頻檢測方法，其特征在于:所述中心采樣點(diǎn)在所述圖像中的灰度大于所述邊側(cè)采樣點(diǎn)在所述圖像中的灰度且差值大于Tdlff=5時(shí)，所述中心采樣點(diǎn)有效。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于識(shí)別軌道列車通過的視頻檢測方法，其特征在于:對采集到的所述圖像進(jìn)行光流分析指的是，對所述圖像內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)賦予一個(gè)速度矢量，當(dāng)所述運(yùn)動(dòng)物體通過時(shí)，通過識(shí)別所述圖像內(nèi)的所述運(yùn)動(dòng)物體上的特征點(diǎn)的速度矢量與所述圖像內(nèi)其余的像素點(diǎn)的速度矢量不同，判斷所述運(yùn)動(dòng)物體通過所述軌道處，同時(shí)根據(jù)所述特征點(diǎn)計(jì)算所述運(yùn)動(dòng)物體的位置。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于識(shí)別軌道列車通過的視頻檢測方法，其特征在于:所述識(shí)別所述圖像中所述運(yùn)動(dòng)物體和所述軌道之間的相對位置是指，當(dāng)所述軌道在所述圖像中的矢量逐漸縮短，且識(shí)別到所述圖像中有運(yùn)動(dòng)物體通過，判斷所述運(yùn)動(dòng)物體在所述軌道上行駛，即所述運(yùn)動(dòng)物體為列車。
【專利摘要】本發(fā)明涉及鐵路監(jiān)控領(lǐng)域，具體涉及用于識(shí)別軌道列車通過的視頻檢測方法，其特征在于：采集所述軌道處的圖像；對采集到的所述圖像進(jìn)行軌道分析，識(shí)別出所述軌道在所述圖像中所處的位置；對采集到的所述圖像進(jìn)行光流分析，識(shí)別出有運(yùn)動(dòng)物體通過所述軌道處；結(jié)合所述軌道分析和所述光流分析的結(jié)果，識(shí)別所述圖像中所述運(yùn)動(dòng)物體和所述軌道之間的相對位置，判斷是否為列車通過所述軌道。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：屬于非接觸式的、通用的檢測方法，無需對原有車輛或鐵路設(shè)施進(jìn)行改造，施工簡單，成本較低，無局限性；可利用現(xiàn)有高鐵安裝的視頻監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行列車識(shí)別，節(jié)約成本。
【IPC分類】H04N7/18, G06T7/00, G06T7/20
【公開號(hào)】CN105303575
【申請?zhí)枴緾N201510723252
【發(fā)明人】鄭健, 張萼輝, 胡雄偉, 唐繼烈, 譚志強(qiáng), 何百千, 王恒亮, 劉大地, 陳國輝
【申請人】上海鐵路局科學(xué)技術(shù)研究所, 北京薈誠科技有限公司
【公開日】2016年2月3日
【申請日】2015年10月29日